JP5095790B2 - 特徴量算出装置及び識別装置 - Google Patents
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Description
本実施形態の特徴量算出装置110は、処理対象の入力データの所定のヒストグラムを要素とする特徴量を算出する。ヒストグラムとは、処理対象の入力データの特徴値に対して各カテゴリ(ビン)の度数(データの個数)を求めた頻度値分布を示す。出力される特徴量は、算出されたヒストグラムの各カテゴリの度数を並べたものや、算出されたヒストグラムのうち特定のカテゴリの度数を組み合わせた値を並べたもの等のいずれであっても構わない。本実施形態では、処理対象の入力データが画像データである場合の例について述べるが、音声データ等のヒストグラム特徴量の算出に用いることも可能である。なお、ヒストグラムを算出する際の対象となる特徴値は、例えば画素値や画素値勾配等の処理対象の特性を示す値であればいずれであっても構わない。詳細については後述する。本実施形態では、特徴量算出装置110がPC等に組み込まれた例について述べる。
第2の実施形態の識別装置1100の動作を説明する。入力データからヒストグラムを明示的に求めずに、ヒストグラム特徴量として辞書データが示す識別関数とヒストグラムの各ビンの値の内積を算出する点が第1の実施形態の特徴量算出装置とは異なる。
g(x)= w1 x1+ w2 x2+ w2 x2+・・・+ wN xN+b ・・・(1)
を算出することである。x1、x2、・・・xNはヒストグラム特徴量の要素、w1、w2、・・・wNはそれに対応する重み係数、bはスカラー定数を表す。w1、w2、・・・wNとbの値は線形SVMなどの学習手法によりあらかじめ算出しておく。内積値g(x)の符号により、入力したヒストグラム特徴量が特定のカテゴリに属するか否かを判定することができる。識別装置1100は、内積値を出力しても、符号を出力してもどちらでも構わない。内積値を算出するため算出部106は内部に関数値の途中経過を保持するレジスタと加算器を持っている。第1の実施形態と同じようにこの実施形態でもテーブルを算出する処理とそれ以降の処理に大別できる。異なるのは特徴量そのものではなく内積値だけを出力するため、出力されるデータ量が減少することである。前述のCoHOG特徴量などは要素数が多いため出力されるデータサイズが大きくなってしまうが、本実施形態だとスカラー値1つだけになりそのような問題を解消できる。テーブルを算出する処理は実施形態1のフローチャート図4と同じで、バッファ101中でヒストグラムを算出する位置とメモリ1003の並列度に合わせて並列動作させる組み合わせを決定する。得られるテーブルを使ってヒストグラム特徴量を算出し、内積値を算出する処理のフローチャートは図11のようになる。ST1101では内積値を0に初期化する。次のST1102ではテーブルのインデックスを初期化する。ST1103はバッファ101に入力データを読み込む処理である。読む込むデータは説明に用いている画像データに限らず、ヒストグラムを算出可能な数値列であれば同じ手法が適用可能である。ST1104から1107までの処理は並列して処理することができる。ST1104ではテーブルから一要素を読んで、ヒストグラムを算出するデータの位置と、これに対応する重み係数が格納されたメモリ位置を取得する。メモリ位置はやはりメモリバンクIDとアドレスの組(B, A)で与えられる。次のST1105は指定されたバッファ位置からデータdを読み込む。CoHOG特徴量のように二つのデータの組み合わせを使う場合は、二つのデータを両方読むことになる。ST1106は重み係数のメモリ位置(B,A)とデータdから重み係数のメモリアドレスを決定する。ここまでの処理はフローチャート図5とあまり変わることがない。異なるのはST1107の処理で、決定されたメモリアドレスの値をインクリメントして投票を行う代わりに、その値を読み出して内積値に加算する。式(1)の一つの項wixiのxiはヒストグラムの値である。そのためwiとxiを個別に求めた後乗算するのではなく、wiをxi回加算することでwixiの値を得るというのがここで行っている処理である。この並列処理をテーブルが複数あるときはその数だけ繰り返す。さらに、この処理を入力データ全体に渡って繰り返すことで内積値を算出し、出力する。以上の処理は図5の処理と比較すると、メモリ1003に対する投票処理が重み係数の読み出しと加算に置き換わることになるので、第1の実施形態と同じく、ヒストグラムを算出するバッファ位置の組み合わせやメモリ1003の並列数に応じた並列化が実現できるという効果がある。さらに、本実施形態では複数種類の辞書データを異なるメモリ空間に配置することにより、線形識別関数の並列計算も可能になる。要素を削減したCoHOG特徴量の例で考えると、あるブロックではクラスAの識別を行うために勾配方向ペアを13組、Bの識別には7組用いるとする。さらに、識別結果算出部を2つ以上持っていたとすると、メモリ並列数が20以上の場合、二つの辞書のデータを並列に呼び出し、加算も二つ並列に実行することができる。一方、並列数が19以下の場合、2回に分けて処理するなど、部の規模に合わせた並列化が実現できるのは第1の実施形態と共通した効果である。
メモリ装置120
制御装置100
識別器1100
識別結果算出部1006
Claims (6)
- 入力データの特徴値のヒストグラムに基づく特徴量を算出する特徴量算出装置において、
前記入力データの一部を保持するためのバッファと、
複数のバンクを有し、前記ヒストグラムの算出結果を保持するためのメモリと、
前記特徴値を算出しようとする対象データの前記バッファ上での位置と、算出された前記特徴値のカテゴリを投票する前記メモリ上の位置とが対応されたテーブルを生成する生成部と、
前記対象データの前記特徴値のカテゴリを求め、前記テーブルが示す前記メモリ上の位置に投票を行う投票部とを
備える特徴量算出装置。
- 前記メモリは、N個のバンクを有し、
前記生成部は、N個以下の組合せが対応されたテーブルを生成する場合には、前記投票する前記メモリ上の位置が組合せ毎に異なる前記バンクに属するような前記テーブルを生成する、
請求項1記載の特徴量算出装置。
- 前記生成部は、前記バッファが保持する前記入力データの数に応じた数の前記テーブルを生成し、
前記投票部は、前記テーブルごとに並列して投票を行う
請求項2に記載の特徴量算出装置。
- 前記生成部は複数の前記テーブルを生成し、
前記投票部は、前記対象データの前記入力データ内での位置に応じて参照する前記テーブルを選択し、選択された前記テーブルに応じて投票を行う
請求項1記載の特徴量算出装置。
- 前記入力データは画像データであり、
前記投票部は、前記画像データの画素値勾配から前記カテゴリを求めることを特徴とする請求項4記載の特徴量算出装置。
- 入力データのクラスを識別する識別装置において、
前記入力データの一部を保持するためのバッファと、
複数のバンクを有し、前記ヒストグラムの算出結果を保持するためのメモリと、
前記特徴値を算出する対象データの前記バッファ上での位置と、算出された前記特徴値のカテゴリに応じた重み係数を加算する前記メモリ上の位置とが対応されたテーブルを生成する生成部と、
前記対象データの前記特徴値を求め、求められた前記特徴値のカテゴリに応じて、前記テーブルが示す前記メモリ上の位置の前記重み係数に値を加算する投票部と、
前記入力データに対して求めた前記重み係数と、前記カテゴリごとの前記特徴値とから識別結果を求める算出部と、
を備える識別装置。
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